لماذا لا يستطيع الذكاء الاصطناعي ابتكار علاج للأمراض؟
© Sputnik
تابعنا عبر
شهد قطاع الصناعات الدوائية خلال السنوات الأخيرة تحولاً كبيراً مع التوسع المتسارع في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، التي باتت حاضرة في مختلف مراحل تطوير الأدوية، بدءاً من اكتشاف الأهداف البيولوجية، مروراً بتحليل المركبات الكيميائية وتصميم التجارب السريرية، وصولاً إلى مراقبة الجودة وعمليات التصنيع.
وتعِد شركات الأدوية العالمية بتقليص المدة الزمنية اللازمة لتطوير الأدوية من سنوات طويلة إلى أشهر معدودة بفضل هذه التقنيات، في وقت أصبح فيه الباحثون يمتلكون أدوات أكثر قدرة على التعامل مع الكم الهائل من البيانات الطبية والبيولوجية.
وفي المقابل، يواجه المنظمون والجهات الرقابية تحديات متزايدة تتعلق بكيفية الاستفادة من هذه القدرات الحديثة لتسريع وصول الأدوية إلى المرضى، مع ضمان دقة النتائج وسلامة النماذج المعتمدة على التعلم من البيانات وإعادة إنتاجها.
ورغم هذا التقدم اللافت، تؤكد شركات القطاع والخبراء أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه استبدال العلماء أو تحمّل مسؤولية تقييم فعالية الأدوية وسلامتها. وحتى اليوم، لا يوجد أي دواء في العالم تم تطويره بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي ودخوله إلى الممارسة السريرية دون تدخل فرق متخصصة من الباحثين والأطباء والمهندسين والتقنيين.
اهتمام متزايد في روسيا
في روسيا، يتنامى الاهتمام بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث والتطوير الدوائي بصورة متسارعة، مدفوعا بتعقّد الأدوية الحديثة والحاجة إلى تسريع طرحها في الأسواق. كما أصبح الاعتماد على الحلول الرقمية جزءا من جهود تقليل الاعتماد على الواردات الأجنبية، إذ يتيح تطوير التقنيات محلياً تخفيف الارتباط بسلاسل التوريد الخارجية والتكنولوجيا المستوردة.
وفي هذا السياق، تحظى الشركات التي تمتلك دورة تطوير وإنتاج متكاملة بأفضلية واضحة، لأنها تستطيع دمج الحلول الرقمية والذكاء الاصطناعي في جميع مراحل العمل، بدلاً من استخدامه في عمليات محددة فقط.
وتتضمن عملية تطوير الدواء التقليدية مراحل طويلة ومعقدة تشمل اكتشاف الهدف العلاجي، واختيار الجزيئات المناسبة، وإنتاجها، وإجراء الدراسات ما قبل السريرية والسريرية، ثم توسيع نطاق الإنتاج وتسجيل الدواء رسمياً. وخلال هذه المراحل، يتم استبعاد عدد كبير من المرشحين بسبب الفشل أو ضعف النتائج. وهنا يبرز الدور الحقيقي للذكاء الاصطناعي، إذ تكمن أهميته في التعامل مع الكم الهائل من البيانات والخيارات المحتملة، وليس في تعويض غياب الأفكار العلمية.
تسريع اكتشاف الجزيئات
ومن أبرز مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي ما يعرف بالفحص الافتراضي للجزيئات وتحسينها، حيث تستطيع النماذج الحاسوبية فرز مكتبات ضخمة من المركبات الكيميائية بسرعة كبيرة، وتحديد المركبات الأكثر قدرة على الارتباط بالأهداف البيولوجية المطلوبة.
كما تساعد هذه النماذج في اقتراح الجزيئات التي تستحق الاختبار العملي أولاً، ما يتيح للمختبرات اختبار مئات أو حتى آلاف الفرضيات خلال فترة زمنية قصيرة، ويوفر شهوراً أو سنوات من العمل المكلف.
ويُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضاً للتنبؤ بخصائص الجزيئات قبل دخولها المختبرات، بما في ذلك الذوبانية، والنفاذية، واحتمالات السمية، والتفاعلات مع الإنزيمات الأيضية، ومدى استقرار المركب الكيميائي.ويؤكد الخبراء أن اكتشاف نقاط الضعف مبكراً يقلل من هدر الوقت والموارد في التجارب غير المجدية، ويزيد من كفاءة عمليات التطوير
أحد الأدوار المهمة الأخرى للذكاء الاصطناعي يتمثل في تحليل الكميات الضخمة من المعرفة العلمية المتراكمة، والتي تشمل المنشورات الأكاديمية، وبراءات الاختراع، وقواعد بيانات التجارب السريرية، وسجلات اليقظة الدوائية.
وتستطيع الأنظمة الذكية قراءة ملايين الوثائق بسرعة، وربط المعلومات ببعضها، والكشف عن التجارب السابقة المشابهة، وأسباب فشل بعض الأساليب، والآثار الجانبية المرتبطة بجزيئات متقاربة في التركيب.
كما أصبح الذكاء الاصطناعي أداة فعالة في إعادة توظيف الأدوية، وهي عملية تعتمد على إيجاد استخدامات علاجية جديدة لأدوية موجودة بالفعل بدلاً من تطوير أدوية جديدة بالكامل. ويساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع هذه العملية عبر تنظيم البيانات وتقليص نطاق البحث وتحديد الخيارات الواعدة.
ورغم هذه الإمكانات، يشدد المختصون على أن أي دواء يمر في النهاية بالمراحل التقليدية نفسها، بما يشمل التحقق العلمي المستقل، والتجارب السريرية، والتحليل الإحصائي الحيوي، والمراقبة الصارمة للسلامة.
ويقول بيتر بيلي، رئيس شركة "بروموميد" الروسية للأدوية الحيوية، إن الذكاء الاصطناعي يسهم بشكل ملحوظ في تقليل الوقت المطلوب للمراحل الأولية من البحث، موضحاً أنه يساعد في التنبؤ بالنشاط البيولوجي للجزيئات المعروفة، وتسريع عمليات التخليق الكيميائي، وحتى توقع كيفية امتصاص الجسم للأدوية باستخدام النماذج الحاسوبية.
11 أغسطس 2022, 12:24 GMT
الإنسان يبقى العنصر الحاسم
ورغم التطور الكبير في أدوات الذكاء الاصطناعي، لم يتم حتى الآن تسجيل أي دواء تم تطويره بالكامل بواسطة هذه التقنيات وحدها. ويعود ذلك إلى أن تطوير الأدوية لا يقتصر على اختيار بنية جزيئية مناسبة، بل يتطلب فهماً عميقاً لبيولوجيا الأمراض ووظائف الجسم البشري، إضافة إلى إدارة المخاطر، وإثبات العلاقة بين السبب والنتيجة، وتقييم الفائدة العلاجية الحقيقية، وضمان سلامة المرضى.
لذلك، يظل دور الذكاء الاصطناعي محصوراً في تسريع العمليات وتحليل البيانات الضخمة واقتراح حلول محتملة، بينما تبقى المسؤولية العلمية والطبية النهائية بيد الباحثين والأطباء.
كما تبرز مسألة جودة البيانات باعتبارها تحدياً رئيسياً، إذ إن النماذج القائمة على بيانات غير مكتملة أو متحيزة قد تؤدي إلى نتائج مضللة وتسريع العمل في الاتجاه الخاطئ، ولهذا السبب، تعتمد شركات الأدوية على ما يعرف بـ"انضباط البيانات"، الذي يشمل معايير صارمة لتوثيق التجارب وتخزين البيانات والتحكم في التعديلات.
في روسيا، يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في المجالات التي تحقق نتائج قابلة للقياس بسرعة، مثل تسريع اكتشاف الجزيئات وتقليل عدد التجارب المكلفة والمساعدة في تصميم التجارب السريرية.
وترى الشركات التي تمتلك مراكز أبحاث داخلية أن قيمة الخوارزميات لا تكمن فقط في تقديم الإجابات، بل في تحولها إلى جزء متكامل من عملية البحث العلمي بمعايير واضحة ونتائج قابلة للتوثيق.
وتعد شركة "بروموميد" مثالاً على هذا التوجه، إذ تمتلك مركزاً متكاملاً للبحث والتطوير إلى جانب منشآت صناعية متقدمة مثل مصنعي "بيوكيميك" و"بيراخيم".
ويتيح هذا التكامل للشركة تطبيق مفهوم الإنتاج المتكامل "من الفكرة إلى الجزيء، ومن الجزيء إلى المريض"، مع القدرة على الاستجابة السريعة لاحتياجات السوق وتطبيق أحدث التقنيات الدوائية.
15 سبتمبر 2020, 10:11 GMT
وتؤكد الشركة أن امتلاك دورة تطوير وإنتاج متكاملة يقلل من مخاطر تطوير منتجات تبدو فعالة نظرياً على الحاسوب لكنها غير قابلة للتصنيع الصناعي.
ويضم مركز البحث والتطوير التابع للشركة مختبرات لتطوير الأدوية الحيوية والجزيئات الصغيرة، ومختبرات تحليلية، وخدمات تسجيل ونقل تصنيع ومراقبة جودة تغطي جميع مراحل التطوير والإنتاج والاستخدام السريري.
وتشمل محفظة الشركة أكثر من 360 منتجاً دوائياً، من بينها أدوية حيوية مبتكرة لعلاج أمراض مثل السكري والسمنة والسرطان والأمراض العصبية والمعدية والروماتيزمية.
تقليل الاعتماد على التجارب البشرية
ومن الاتجاهات البارزة في الأبحاث الدوائية الحديثة تقليل عدد المتطوعين في الدراسات السريرية عبر التوسع في الدراسات الصيدلانية الحيوية والنماذج الحاسوبية المعتمدة على الأدلة.
وأسهمت الدراسات التي أجريت ضمن إطار ما يعرف بالإعفاء الحيوي في تقليص نطاق بعض التجارب السريرية، وذلك من خلال تقييم التكافؤ الحيوي للأدوية دون الحاجة إلى اختبارات بشرية واسعة النطاق.
كما تم استخدام نماذج حركية دوائية قائمة على أسس فسيولوجية لتقييم خصائص إطلاق الدواء واستقراره وتأكيد التكافؤ الحيوي لبعض المستحضرات العلاجية. وأكدت النتائج نجاح هذا النهج في دعم قرارات تنظيمية إيجابية تتعلق بأدوية مضادة للفيروسات القهقرية لعلاج فيروس نقص المناعة البشرية.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع والأمن الدوائي
لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على المختبرات والأبحاث، بل يمتد أيضاً إلى عمليات التصنيع الدوائي، حيث يتم استخدام الروبوتات وأنظمة التحكم الآلي والسجلات الإلكترونية وأنظمة التتبع الرقمية بهدف تقليل التدخل البشري ورفع مستويات الجودة والإنتاجية.
وفي هذا الإطار، قامت شركة "بروموميد" بأتمتة عمليات إنتاج الأدوية في منشأة "بيوكيميك" في مدينة سارانسك الروسية، حيث يتم تصنيع الأقراص الدوائية بشكل آلي بالكامل دون تلامس مباشر بين العاملين والمنتج. وتساعد هذه الأتمتة في تقليل الأخطاء البشرية، وخفض التكاليف، ورفع معايير السلامة، إضافة إلى تسهيل إدخال أدوية جديدة إلى خطوط الإنتاج.
ومع التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية قضايا الثقة والشفافية، إذ لا يكفي في القطاع الطبي تحقيق نتائج دقيقة داخل بيئة الاختبار فقط، بل يجب إثبات موثوقية النماذج وقابلية تكرار نتائجها والسيطرة على أخطائها المحتملة. ويفرض ذلك على الشركات التزاماً صارماً بالتوثيق والتحقق من جودة البيانات ومراقبة نماذج التعلم الآلي وإدارة التغييرات والأمن السيبراني.
وفي المحصلة، لم يعد الذكاء الاصطناعي ينظر إليه باعتباره "زرا سحريا" قادرا على ابتكار العلاجات تلقائياً، بل أداة متقدمة تحتاج إلى فرق متخصصة تضم علماء أحياء وكيميائيين وأطباء ومهندسي بيانات وخبراء جودة وتقنيين.
ورغم أن الذكاء الاصطناعي يغيّر بالفعل مستقبل الأبحاث الصيدلانية، فإنه لا يلغي أسس الطب القائم على الأدلة ولا يعفي البشر من مسؤولية حماية المرضى وضمان سلامة العلاجات.
